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龙图腾网获悉中国科学院上海高等研究院申请的专利水网结构识别方法、模型训练方法装置、存储介质和终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115909071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211493086.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权水网结构识别方法、模型训练方法装置、存储介质和终端是由兑紫璇;顾倩荣设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本水网结构识别方法、模型训练方法装置、存储介质和终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水网结构识别方法、模型训练方法、装置、存储介质和终端，其中模型训练方法包括获取训练数据集，训练数据集包括多个卫星遥感影像数据以及每个卫星遥感影像数据所对应的分割标签图像和矢量化标签图像；基于训练数据集对水网结构识别模型进行训练，以获取训练完成的水网结构识别模型；其中，水网结构识别模型包括水体表面分割子网络和水网结构矢量化子网络；水体表面分割子网络用于提取卫星遥感影像数据的空间信息和维度信息，并将空间信息和维度信息融合为概率特征图；水网结构矢量化子网络用于将概率特征图中的水路结构进行矢量化，以获取样本图像识别结果集。应用本发明模型可正确识别出复杂背景中的水体。

本发明授权水网结构识别方法、模型训练方法装置、存储介质和终端在权利要求书中公布了：1.一种水网结构识别模型训练方法，包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括多个卫星遥感影像数据以及每个所述卫星遥感影像数据所对应的分割标签图像和矢量化标签图像；矢量化标签图像中将横贯河流的部分背景类的像素标成水体类； 基于所述训练数据集对水网结构识别模型进行训练，以获取训练完成的水网结构识别模型； 其中，所述水网结构识别模型包括水体表面分割子网络和水网结构矢量化子网络； 所述水体表面分割子网络用于提取所述卫星遥感影像数据的空间信息和维度信息，并将所述空间信息和维度信息融合为概率特征图； 所述水网结构矢量化子网络用于将所述概率特征图中的水路结构进行矢量化，以获取样本图像识别结果； 其中，所述水体表面分割子网络包括主干分网络和3D卷积分网络，所述主干分网络和3D卷积分网络均包括下采样通路和上采样通路，且所述主干分网络的上采样通路和所述3D卷积分网络的上采样通路的垂直对应层通过跳跃连接操作连接； 且所述主干分网络的下采样通路和上采样通路之间还设置有多尺度池化模块，以对不同尺度范围内的上下文信息进行编码。

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